路牌識別技術(shù)是現(xiàn)代智能駕駛中一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),它可以輔助駕駛者準(zhǔn)確獲取道路信息。在駕駛者對道路情況不熟悉的條件下,避免分散更多精力去辨別路牌信息,有助于行車安全。特別是高速公路行駛過程中,由于車速較快,如果不能及時準(zhǔn)確地識別道路信息,將會大大增加行車的危險(xiǎn)系數(shù)。另外,在霧天條件下,成像設(shè)備采集到的圖像質(zhì)量相對較差,識別系統(tǒng)很難進(jìn)行精確處理,這一干擾也將嚴(yán)重影響識別精度。因此,針對以上實(shí)際問題,本文對霧天高速公路路牌圖像增強(qiáng)及識別技術(shù)進(jìn)行研究。本文主要對圖像增強(qiáng)、路牌字符分割以及路牌字符識別進(jìn)行研究。在圖像增強(qiáng)方面,主要研究暗通道先驗(yàn)算法、基于Retinex理論算法和直方圖均衡化算法,并將三種算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比,通過主觀評價(jià)和客觀評價(jià),選擇效果最優(yōu)的暗通道先驗(yàn)算法增強(qiáng)圖像;在字符分割方面,使用基于MSER與投影法相結(jié)合的字符分割算法對增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行處理,并將本文分割算法分別與MSER分割法和投影法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比,數(shù)據(jù)表明本文分割算法具有最優(yōu)效果,分割率可以達(dá)到95.9%,此算法不僅能夠解決MSER針對漢字結(jié)構(gòu)嵌套的問題,還可以解決自然條件下光照影響的問題;在字符識別方面,主要研究模板匹配算法、支...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1駛過目標(biāo)匝

1第1章緒論1.1選題的背景及其意義隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，現(xiàn)如今汽車變成了人們出行的主要交通工具，這無疑給人們的出行帶來了極大便利，但是汽車數(shù)量增長的同時，交通秩序的壓力也隨之增長。各種道路的修建方面以及道路的更新升級方面的問題令駕駛者難以應(yīng)對，未知的道路和陌生的駕駛環(huán)境都影響駕駛者的....

圖2.1大氣散射模型

6第2章圖像增強(qiáng)技術(shù)在良好的天氣條件下，空氣中雜質(zhì)較少，一些懸浮粒子以及水分子對采集到的圖像影響較小，采集到的圖像相對清晰，通常也能滿足處理要求。但是當(dāng)氣溫發(fā)生變化時，空氣中飽和水汽量會發(fā)生凝結(jié)現(xiàn)象，并且與空氣中的灰塵粒子粘結(jié)在一起，形成小冰晶或者小水滴，進(jìn)而形成大霧天氣。在霧天....

圖2.2大氣衰減模型示意圖

7圖2.2大氣衰減模型示意圖當(dāng)一束平行的光線通過一段長度為dx的霧天環(huán)境時，假設(shè)E()為入射光強(qiáng)度，dE()為衰減后光的強(qiáng)度，二者的關(guān)系式為：(,)()(,)dExdxEx（2-1）式中，()表示單位體積內(nèi)的大氣散射系數(shù)，表示這束光的波長。對式（2-1）兩邊同時取x由0到d的積分....

圖2.3大氣光成像示意圖

7圖2.2大氣衰減模型示意圖當(dāng)一束平行的光線通過一段長度為dx的霧天環(huán)境時，假設(shè)E()為入射光強(qiáng)度，dE()為衰減后光的強(qiáng)度，二者的關(guān)系式為：(,)()(,)dExdxEx（2-1）式中，()表示單位體積內(nèi)的大氣散射系數(shù)，表示這束光的波長。對式（2-1）兩邊同時取x由0到d的積分....

本文編號：4013902